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Parts

  1. P1 · [中文] 01 课程导论与总览
  2. P2 · [中文] 02 商业分析专项课程总览
  3. P3 · [中文] 03 什么是描述性分析
  4. P4 · [中文] 04 描述性数据采集：问卷总览
  5. P5 · [中文] 05 描述性数据采集：NPS与自评
  6. P6 · [中文] 06 描述性数据采集：问卷设计
  7. P7 · [中文] 07 被动数据采集
  8. P8 · [中文] 08 媒介规划
  9. P9 · [中文] 09 因果数据采集与小结
  10. P10 · [中文] 10 预测性分析导论
  11. P11 · [中文] 11 如何提出预测性问题
  12. P12 · [中文] 12 回归分析（上）
  13. P13 · [中文] 13 回归分析（下）
  14. P14 · [中文] 14 超越第二期
  15. P15 · [中文] 15 用数据集做预测
  16. P16 · [中文] 16 概率模型
  17. P17 · [中文] 17 模型实现
  18. P18 · [中文] 18 结果与预测
  19. P19 · [中文] 19 模型扩展
  20. P20 · [中文] 20 意外的应用
  21. P21 · [中文] 21 机器学习
  22. P22 · [中文] 22 基于客户的企业估值CBCV
  23. P23 · [中文] 23 CBCV案例：Farfetch
  24. P24 · [中文] 24 处方分析模块导论
  25. P25 · [中文] 25 什么是处方性分析
  26. P26 · [中文] 26 用数据最大化收入
  27. P27 · [中文] 27 模型参数
  28. P28 · [中文] 28 市场结构
  29. P29 · [中文] 29 处方分析小结
  30. P30 · [中文] 30 分析应用导论
  31. P31 · [中文] 31 营销的未来是商业分析
  32. P32 · [中文] 32 营销的黄金时代
  33. P33 · [中文] 33 应用：ROI
  34. P34 · [中文] 34 营销中的全新数据集
  35. P35 · [中文] 35 效率的陷阱
  36. P36 · [中文] 36 分析实战：Kohl's/Netflix/AmEx等
  37. P37 · [中文] 37 数据集预测：Mary/Sharmila/Chris？
  38. P38 · [中文] 38 竞争与在线广告模型
  39. P39 · [中文] 39 总结
  40. P40 · [中文] 40 Zodiac故事
  41. P41 · [英文] 01 Course Introduction and Overview
  42. P42 · [英文] 02 Overview of the Business Analytics Specialization
  43. P43 · [英文] 03 What is Descriptive Analytics?
  44. P44 · [英文] 04 Descriptive Data Collection: Survey Overview
  45. P45 · [英文] 05 Descriptive Data Collection: Net Promoter Score and Self-Reports
  46. P46 · [英文] 06 Descriptive Data Collection: Survey Design
  47. P47 · [英文] 07 Passive Data Collection
  48. P48 · [英文] 08 Media Planning
  49. P49 · [英文] 09 Causal Data Collection and Summary
  50. P50 · [英文] 10 Introduction to Predictive Analytics
  51. P51 · [英文] 11 Asking Predictive Questions
  52. P52 · [英文] 12 Regression Analysis, Part 1
  53. P53 · [英文] 13 Regression Analysis, Part 2
  54. P54 · [英文] 14 Beyond Period 2
  55. P55 · [英文] 15 Making Predictions Using a Data Set
  56. P56 · [英文] 16 Probability Models
  57. P57 · [英文] 17 Implementation of the Model
  58. P58 · [英文] 18 Results and Predictions
  59. P59 · [英文] 19 Model Extensions
  60. P60 · [英文] 20 Surprising Applications
  61. P61 · [英文] 21 Machine Learning
  62. P62 · [英文] 22 Customer-Based Corporate Valuation (CBCV)
  63. P63 · [英文] 23 CBCV Case Study: Farfetch
  64. P64 · [英文] 24 Introduction to Prescriptive Analytics
  65. P65 · [英文] 25 What is Prescriptive Analytics?
  66. P66 · [英文] 26 Using the Data to Maximize Revenue
  67. P67 · [英文] 27 Parameters of the Model
  68. P68 · [英文] 28 Market Structure
  69. P69 · [英文] 29 Prescriptive Conclusions
  70. P70 · [英文] 30 Introduction to Application to Analytics
  71. P71 · [英文] 31 The Future of Marketing is Business Analytics
  72. P72 · [英文] 32 The Golden Age of Marketing
  73. P73 · [英文] 33 Applications: ROI
  74. P74 · [英文] 34 Radically New Data Sets in Marketing
  75. P75 · [英文] 35 The Perils of Efficiency
  76. P76 · [英文] 36 Analytics Applied: Kohls Netflix AmEx and more
  77. P77 · [英文] 37 Data Set Predictions: Mary Sharmila or Chris
  78. P78 · [英文] 38 Competition and Online Advertising Models
  79. P79 · [英文] 39 Conclusion
  80. P80 · [英文] 40 Zodiac Story
Description 
Wharton《客户分析》完整课｜描述·预测·处方，把客户数据做成可决策的商业分析

📌 本期看点
· 描述分析：问卷设计、NPS、被动数据采集与媒介规划
· 预测分析：回归、概率模型、机器学习与客户基企业估值（CBCV）
· 处方分析：用数据最大化收入，Kohl's / Netflix / AmEx 等案例
· Farfetch 等真实案例串起「从数据到决策」全链路

🧭 观看指南
共 40 讲 × 中英双版本。P1–P40 为中文配音版，P41–P80 为英文原声版，可按需切换。

🎯 适合人群
产品 / 运营 / 市场 / 商业分析师；想系统补客户分析与增长决策的同学。

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